Metodologias para avaliação do desempenho e previsão de avarias em turbinas eólicas utilizando a curva de potência do fabricante

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Energias Renováveis – Conversão Eléctrica e Utilização Sustentáveis, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciência e Tecnologia

Plataforma de previsão do consumo elétrico para edifícios inteligentes

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Contribuição para a formulação de uma metodologia de ensino e avaliação baseada na análise estatística de textos em Português

Tese apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Doutor em Ciências da Educação, Especialização de Tecnologia, Rede e Multimédia na Educação e Formação

Monitoring and modelling of membrane bioreactors for wastewater treatment incorporating 2D fluorescence spectroscopy

Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Química e Bioquímica, Especialidade em Engenharia Bioquímica

Modelos de previsão de preços de commodities

O principal objectivo deste trabalho assenta em desenvolver modelos de previsão de preços de commodities para assim comparar a capacidade preditiva da simulação de Monte Carlo com a das redes neuronais. A simulação de Monte Carlo é principalmente utilizada para avaliar as opções, já as redes neuronais são utilizadas para fazer previsões, classificações, clustering ou aproximação de funções. Os diversos modelos desenvolvidos foram aplicados na previsão do preço futuro do milho, petróleo, ouro e cobre. Sendo que os horizontes temporais testados neste trabalho foram 1 dia, 5 dias, 20 dias e 60 dias. Através da análise do erro absoluto médio percentual (MAPE) concluiu-se que no geral o modelo individual que apresentou um melhor desempenho preditivo foram as redes neuronais. Contudo, nas previsões a 1 e a 5 dias os resultados obtidos foram semelhantes para ambos os modelos. Para se tentar melhorar os resultados obtidos pelos modelos individuais foram aplicadas algumas técnicas de combinação de modelos. A combinação de modelos demonstrou no geral capacidade para melhorar os resultados dos modelos individuais, porém apenas para o horizonte a 60 dias é que os resultados melhoraram significativamente.

Previsão de ocupação em habitações através dos níveis de dióxido de carbono

Cada vez mais a preocupação ambiental tem ditado o rumo das abordagens escolhidas nas mais variadas áreas, quer pela redução de desperdícios, quer pelo aumento da eficiência dos mais diversos processos. Quando olhamos para os consumos energéticos a nível mundial os edifícios são responsáveis por uma grande fatia destes consumos fazendo deles um dos grande ponto de interesse para implementação de sistemas que visem diminuir os consumos, permitindo assim tentar alcançar um equilíbrio sustentável entre o meio ambiente e o nosso conforto. A variável humana tem-se mostrado cada vez mais importante no desenvolvimento de ferramentas que venham permitir alcançar este objetivo, quer por via de reduções nos consumos através da remoção dos fatores de desperdício de energia, quer pelo aumento de eficiência dos sistemas utilizados nas habitações, desde a iluminação à climatização. É então importante poder ter formas de conhecer qual o comportamento humano no edifício para que possam ser criadas abordagens cada vez mais eficientes e que possam contar com melhores variáveis de entrada aumentado assim, ainda mais o seu desempenho. Na presente dissertação será feito o estudo da validade do uso do dióxido de carbono como variável de inferência para o nível de ocupação das várias divisões de um edifício de habitação. Para tal implementou-se um sistema de análise dos valores de dióxido de carbono da habitação através de módulos sem fios colocados em locais estratégicos que fornecerão informação ao algoritmo para que possa ser criado um mapa de ocupação. O dióxido de carbono mostrou-se capaz de fornecer informação da ocupação no entanto apresentando uma incerteza moderada devido a fatores como os deslocamentos de ar na habitação.

A importância da estatística na emergência da Psiquiatria Portuguesa do Século XIX

Atendendo à emergência da estatística, como área autónoma do conhecimento científico no século XIX, procuraremos avaliar a influência desta disciplina no surgimento da psiquiatria portuguesa, utilizando para isso a contribuição filosófica de Ian Hacking. Tentaremos discutir se os marcos considerados importantes por Ian Hacking ocorreram igualmente no seio da psiquiatria portuguesa. Este apuramento far-se-á tanto no que diz respeito à análise da bibliografia dos primeiros alienistas, como através da análise da documentação dos arquivos do Hospital de Rilhafoles, o primeiro asilo psiquiátrico do país. Reflectiremos sobre a existência de um eventual efeito de feedback que o pensamento estatístico possa ter operado sobre a produção científica e os relatórios daquela instituição, no sentido de influenciarem o desenvolvimento da psiquiatria portuguesa e a assistência aos alienados no país. Não sendo histórica, a teoria de Hacking situa-se dentro na mesma janela temporal escolhida para o período do nosso estudo e recai principalmente sobre o aparecimento da estatística em França, país que à data, era a mais determinante influência cultural para o nosso país. Assim, incidiremos a nossa investigação sobre a seguinte hipótese: ter-se-ão os alienistas portugueses da época, apetrechado em termos científicos, de referências estatísticas que, de acordo com o autor canadiano, já então eram usadas noutros países, sobretudo em França para, nomeadamente, aperfeiçoar os sistemas classificativos das doenças mentais que, então, davam os primeiros passos na psiquiatria europeia? Com este trabalho pretende-se, além de dar a conhecer e valorizar a importância dos dados estatísticos no funcionamento do Hospital de Rilhafoles que cessou funções em 2012, preencher uma lacuna na história da psiquiatria portuguesa do século XIX, apontando novas ferramentas o estudo da emergência de novas áreas disciplinares.

Modelo de previsão para identificar fatores de risco dos reinternamentos hospitalares em 30 dias : um estudo ao GDH 127 - insuficiência cardíaca ou choque

A representatividade do número de reinternamento hospitalares, no quadro dos custos hospitalares, deverá ser encarada como um indicador de qualidade nos serviços prestados e um objeto de estudo no que diz respeito à forma como estão a ser geridos esses serviços. Caracterizar os utentes com maior propensão a um reinternamento e identificar os fatores de risco que lhe estão associados torna-se, pois, pertinente, pois só assim, se poderá, no futuro, desenvolver uma atuação proativa com o objetivo primeiro de uma redução de custos sem colocar, no entanto, em causa a qualidade dos serviços que as entidades hospitalares prestam aos seus utentes. O objetivo deste estudo consiste em criar um modelo preditivo, com base em árvores de decisão, que auxilie a identificar os fatores de risco dos reinternamentos em 30 dias relativos ao Grupos de Diagnóstico Homogéneo (GDH) 127 - Insuficiência cardíaca e/ou choque, de forma a auxiliar as entidades prestadoras de cuidados de saúde a tomar decisões e atuar atempadamente sobre situações críticas. O estudo é suportado pela base de dados dos Grupos de Diagnóstico Homogéneos, a qual, possui informação sobre o utente e sobre o seu processo de internamento, nomeadamente, o diagnóstico principal, os diagnósticos secundários, os procedimentos realizados, a idade e sexo do utente e o destino após a alta. Pode concluir-se após estudo, que as taxas de reinternamentos têm vindo a aumentar nos últimos anos, que a população idosa insere-se no universo sujeito ao maior risco de reinternamento e que além do diagnóstico principal, a existência de comorbidades representa um papel importante no incremento do risco, nomeadamente, quando são diagnosticadas em simultâneo doenças renais, diabetes mellitus ou doenças isquémicas crónicas do coração (NCOP).

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática

A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.

Estudo sócio-ecológico sobre tráfico de seres humanos para fins de exploração laboral na região do Alentejo : análise espacial e estatística

O presente relatório, inserido no Mestrado em Gestão do Território, Área de Especialização em Deteção Remota e Sistemas de Informação Geográfica, lecionado pelo Departamento de Geografia e Planeamento Regional da Faculdade de Ciências Sociais e Humanas da Universidade Nova de Lisboa, pretende descrever o trabalho desenvolvido pelo mestrando enquanto estagiário no Observatório do Tráfico de Seres Humanos (OTSH). O relatório está estruturado em três capítulos distintos. No primeiro capítulo é realizada uma abordagem teórica sobre o Tráfico de Seres Humanos e a distinção entre o mesmo com o Auxílio à Imigração Ilegal. Neste, é também feita uma pequena referência à problemática dos novos fluxos de refugiados/migrantes que, no momento da realização do mesmo, constituem uma questão bastante complexa sobretudo ao nível europeu. No segundo capítulo é realizada uma caracterização da área de estudo, assim como a descrição dos dados utilizados e a metodologia aplicada no mesmo. No terceiro capítulo são apresentados os resultados finais do estudo e a cartografia de síntese que sustenta os mesmos. Para a realização deste estudo recorreu-se a uma análise multicritério em SIG para prever a localização de áreas de maior suscetibilidade de ocorrência de novos casos relativos ao crime do tráfico de seres humanos para exploração laboral na agricultura, na região do Alentejo (distritos de Beja, Évora e Portalegre), através do recurso a dados estatísticos disponibilizados tanto pelo OTSH, como por outras entidades. A metodologia apresentada integra um SIG baseado num modelo raster com o Analytical Hierarchy Process (AHP). Através da realização deste estudo, a importância dos SIG como ferramenta no auxílio ao processo de tomada de decisão, pôde ser testada, conjuntamente com o processo metodológico AHP, através dos resultados apresentados. Com um possível desenvolvimento deste modelo analítico, pretende-se que o mesmo seja adaptável a outras regiões e em última instância, outros tipos de exploração e/ou tráfico.